基于BP神经网络的建筑电气节能关键问题研究

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中文摘要：为提高建筑能源的使用效率，降低电气设备的电能浪费，以山东省烟台市某居民小区为研究对象，运用BP神经网络算法构建节能控制器，对建筑中环境温度进行数据采集，驱动执行器，自适应智能控制建筑所需能量和空调输出能量，并研究BP神经网络的温度和湿度控制时程曲线，分析节能效率控制效果。结果表明，与自由控制相比，BP神经网络控制的抗干扰能力较强，控制温度收敛时间可缩短50%，环境负载出现突变时，能够及时合理有效地消除扰动变量，控制能力、系统控制稳定性、系统运行效率均明显提升;随机测试表明，基于BP神经网络控制能有效地降低电气设备的能耗，通风空调设备的节能率均大于50%，节能率平均值为60。76%，BP神经网络控制可实现智能化参数调节，有利于建筑电气的智能化发展。

作者：

宋纪杲

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作者单位：

烟台天骏置业有限公司,山东烟台 264000

关键词：

BP神经网络电气工程节能模型控制器人工智能自由控制

出版年：

2024

DOI：

10.3969/j.issn.1004-7948.2024.05.009

节能

辽宁省科学技术情报研究所　辽宁省能源研究会

节能

影响因子：0.295

ISSN：1004-7948

年,卷(期)：2024.43(5)

参考文献量9